美国西南研究院研发用于危险液体管道微小泄漏的自动化跨平台遥感泄漏检测技术

美国西南研究院开发出一种基于泄漏事件大数据识别技术的跨平台遥感泄漏检测技术，该技术可实时地检测危险液体管道微小泄漏，此技术适用于移动平台（载人和无人飞机、全地形车等）和固定平台（如泵站和截止阀位置的固定装置）的液态和气态烃泄漏，具有误报率低、自主检测等特点，并具有良好的可扩展性。

该技术采用多种光学传感器（长波红外(LWIR)、短波红外(SWIR)、高光谱和可见光摄像机等）多阶段处理技术，各阶段包括传感器配准(Sensor Registration)、特征提取(Feature Extraction)、分类器分类(Classifier)和后处理器(Post-Processing)。光学传感器将信号馈入传感器配准器，这里的图像数据转换可确保每台摄像机中的视界都是相同的，通过特征提取找到危险液体唯一特性的频谱带，特征向量被传递到分类器中做出有关图像中是否存在某种特定危险液体的决策，确定该特定危险液体在图像中的位置，并对该决策的可信度评分，最后由后处理器清理低可信度决策和噪声源，使有用传感器的数量降至最低。

该技术的核心是基于泄漏事件大数据识别技术，对不同介质，不同环境的泄漏表征进行自主分类。泄漏表征通过以下方式执行：让各种不同类型的危险液体构成（例如原油、成品油、混合各种常见成品油产品的原油、乙烯、甲烷等），在多种不同的环境条件下（例如照明、温度等），于各种表面上（如草地、铺筑路面、砾石、灰土地等）成像。……